Indexation fantaisiste vs. np.where()
Vous et votre équipe de recherche sur les arbres vérifiez les données de la collecte en visitant quelques arbres en personne pour confirmer leurs mesures. Vous avez été chargé de vérifier les données relatives aux arbres de la parcelle 313879 et vous souhaitez créer un petit tableau contenant uniquement les données relatives aux arbres qui se rapportent à votre travail.
numpy est chargé en tant que np, et le tableau tree_census est disponible. Pour rappel, les colonnes tree_census font référence, dans l'ordre, à l'arbre ID, à son bloc ID, au diamètre de son tronc et à celui de sa souche.
Cet exercice fait partie du cours
Introduction à NumPy
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.
# Create the block_313879 array containing trees on block 313879
block_313879 = ____
print(block_313879)